一种面向多区域大规模特征的匹配方法
基本信息
| 申请号 | CN202011104924.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112232410A | 公开（公告）日 | 2021-01-15 |
| 申请公布号 | CN112232410A | 申请公布日 | 2021-01-15 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 黄文丽;解伟荣;程金平;高子昂;胡鹏;杨省 | 申请（专利权）人 | 苏州凌图科技有限公司 |
| 代理机构 | 西安通大专利代理有限责任公司 | 代理人 | 浙江凌图科技有限公司 |
| 地址 | 315099浙江省宁波市华楼巷15号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种面向多区域大规模特征的匹配方法，用以解决当前现有对大规模特征匹配精度低、匹配时间长、匹配效率低问题。该方法根据预先训练好的特征提取模型提取行人经过摄像头的图像特征，其中所述图像特征包括头部特征、面部特征、肢体特征、姿态特征、外观衣服特征。首先，对提取的特征按照出入口和非出入口区域进行分类。其次，采用分区域的类间聚类和类内聚类方法，对提取到的特征进行聚类，得到对应的聚类结果。最后，根据所述聚类结果，对多个区域进行关联连接，以确定所有区域特征都已经过聚类匹配。在经过局部区域类内聚类和类间聚类后能够达到和全局区域特征聚类相同的效果，从而节省了聚类的时间，提高了聚类的效率。 |
